Was „Agentic AI" in Camunda wirklich bedeutet
Stellt euch einen eurer komplexen Geschäftsprozesse vor. An einer Stelle muss ein Mitarbeiter eine unstrukturierte E-Mail lesen, den Inhalt interpretieren, die richtigen Daten aus drei verschiedenen Systemen ziehen und dann entscheiden, wie es weitergeht. Diese „unscharfen" Schritte sind traditionell schwer zu automatisieren.
Genau hier setzt Camunda an. Die Kernidee ist einfach und genial zugleich: KI-Agenten erledigen die unscharfen, nicht-deterministischen Aufgaben, während der BPMN-Prozess den übergeordneten Workflow vorgibt, sowie die robusten Leitplanken (Guardrails) bildet.
In der Praxis sieht das so aus: Ihr modelliert (oder habt) einen ganz normalen BPMN-Prozess. An der Stelle, wo die Magie passieren soll, platziert ihr einen Ad-hoc-Subprozess. Seht diesen Subprozess als den Werkzeugkasten („Toolbox") des Agenten. Darin liegen die Werkzeuge, die er benutzen darf: ein Service-Task zum Abrufen von Kundendaten, ein Connector zu einem Dokumenten-Analyse-Service oder sogar ein User-Task, um an einen Menschen zu delegieren.
Über den neuen AI Agent Connector gebt ihr einem LLM eurer Wahl (OpenAI, Anthropic, Google etc.) Zugriff auf diese Toolbox. Der Agent kann dann basierend auf einem Ziel – z. B. „Kläre die Kundenanfrage“ – selbstständig planen, welche Tools er in welcher Reihenfolge aufruft, und anschließend das Ergebnis zurück an den Prozess geben.
Die wichtigsten Bausteine in Camunda 8.8 dafür sind:
- AI Agent Connector: Die Brücke zwischen eurem Prozess und dem LLM, die das Tool-Calling aus der BPMN-Toolbox ermöglicht.
- Ad-hoc-Subprozess: Ein neu belebtes Element aus dem BPMN-Standard, das elegant den Rahmen für die Toolbox vorgibt, sowie die Ausführungssemantik der Tool-Calls bestimmt.
Des Weiteren stehen neu zur Verfügung:
- Vector DB Connector: Damit könnt ihr dem Agenten ein Gedächtnis geben und RAG-Muster (Retrieval-Augmented Generation) umzusetzen – essenziell für die Arbeit mit Dokumenten und Wissensdatenbanken.
- MCP Client Connector (Alpha): Erlaubt es, Tools zur Laufzeit dynamisch aus externen Katalogen zu entdecken. Viele Softwareanbieter stellen mittlerweile solche MCP-Server bereit, deren Nutzung ist aber mit besonderen Risiken verbunden und sie entziehen sich leider prinzipbedingt der expliziten Darstellung des BPMN-Diagramms. Der MCP Connector ist lediglich ein Gateway in eine weitere, implizite Toolbox.
- Und etwas versteckt: Ad-Hoc Tools Schema Resolver Connector. Dieser Connector wird intern vom AI Agent Connector aufgerufen, um die Tool-Definitionen aus dem Ad-Hoc-Subprozess zu extrahieren. Die isolierte Nutzung kann fürs Debugging hilfreich sein, oder wenn man eine eigene Agent Logik implementieren möchte, falls der Agent Connector einen Anwendungsfall nicht unterstützt. Dies ist problemlos möglich, da alles, was die Agent Loop benötigt, per Default in einer Prozessvariable steht.
Das Geniale an der nativen Verbindung von Agent und Camunda: Während der Agent iteriert und seine Aufgaben erledigt, läuft er innerhalb des schützenden Rahmens eures BPMN-Prozesses. SLAs, Timer, Eskalationspfade, menschliche Freigaben und der lückenlose Audit-Trail werden weiterhin von der Camunda Engine gesteuert.
Wo ist der Unterschied zu Low-Code Agent-Buildern oder reinen Agent-Frameworks?
Einige kennen vielleicht Tools wie n8n oder Frameworks wie LangGraph und crewAI. Wo positioniert sich Camunda?
- Im Vergleich zu Low-Code-Buildern (wie n8n): Diese Tools sind fantastisch, um schnell Automatisierungen mit Hunderten von Integrationen zu bauen. Camunda geht aber einen Schritt weiter und basiert auf dem BPMN-Standard. Diese formale Semantik ist für komplexe, langlaufende und auditpflichtige End-to-End-Prozesse in regulierten Branchen entscheidend. Dahinter steht mit Zeebe eine Engine, die für stateful Orchestrierung mit Skalierbarkeit, Resilienz und Incident-Handling (Operate!) gebaut wurde.
- Im Vergleich zu Code-First-Frameworks (wie crewAI): Camunda fokussiert sich auf die Orchestrierung des gesamten Geschäftsprozesses, in dem Menschen, Altsysteme und KI-Agenten zusammenspielen. Die Camunda Engine bringt von Haus aus DMN, Timer, Eskalationen und das Handling von Usertasks mit – Dinge, die man bei reinen Code-Lösungen selbst bauen müsste.
Kurz gesagt: Camunda stellt den Operational Envelope bereit, in dem Agenten sicher und nachvollziehbar agieren können – Hand in Hand mit den umgebenden Geschäftsprozessen.
